钢丝绳作为一种结构特殊的部件,被广泛应用于各种领域,在役钢丝绳的安全运行直接关系到生产的正常进行和人员的生命安全,因此对在役钢丝绳进行检测,实现定量识别具有重要意义。本文针对钢丝绳缺陷的定位和定量检测问题进行研究,主要工作如下:针对现有的钢丝绳漏磁检测设备笨重,使用不便,信噪比低等问题,设计了钢丝绳在线无损检测系统,该系统包括非饱和磁激励下的钢丝绳漏磁场采集模块、上位机、4G无线传输模块。实验结果表明,该系统能够有效地对钢丝绳的缺陷进行定位和量化,并实现远程监控功能。针对所采集的漏磁信号中存在噪声的问题,首先提出了基于小波理论的漏磁数据降噪算法,该算法能够对漏磁数据进行降噪,但是存在由于部分信号和噪声频率很接近而出现部分信号损失的缺点。因此,提出了基于集总经验模态分解的小波降噪算法。该算法避免了信号损失的问题,但是存在进行集总经验模态分解时添加正态白噪声和分离出的模态数量不可控的问题。因此,又提出了基于变分模态分解的小波降噪算法。实验结果表明,三种算法都能够有效地对漏磁数据降噪,并且基于变分模态分解的小波降噪算法的效果最好。为了能够借助图像处理领域较为成熟的方法对钢丝绳缺陷进行进一步处理,使用了灰度归一化方法将漏磁数据转化为图像。为了提高对缺陷的分辨率,设计了一种小波超分辨率图像重构算法,为了借助颜色特征描述缺陷,设计了伪彩色图像增强算法。实验结果表明,所设计的小波超分辨率图像重构算法能够将缺陷图像的分辨率提升一倍,所设计的伪彩色图像增强算法,能够将漏磁灰度图像转化为伪彩色图像,使得利用图像彩色的颜色特征来描述缺陷成为可能。针对钢丝绳缺陷的定量识别问题,首先提出了基于BP神经网络的缺陷定量识别方法,为了缩短运算时间提出了基于支持向量机的缺陷定量识别方法,最后为了避免人工选取特征的盲目性,提出了基于K最近邻算法的缺陷定量识别方法。定量识别实验结果表明,这三种方法都能实现缺陷的定量识别。其中,识别准确率和精度最高的是基于K最近邻算法的缺陷定量识别方法。